Intersection over Union (IoU) for object detection - PyImageSearch
Machine Learning Object Detection Tutorials by Adrian Rosebrock on November 7, 2016 Intersection over Union (IoU) is used to evaluate the performance of object detection by comparing the ground truth bounding box to the preddicted bounding box and IoU is the topic of this tutorial. A solid understanding of IoU requires practical applications. Access to a well-curated dataset allows learners to eng
「画像認識をやってみました」の次にすること - Sigfossの開発者ブログ
ディープラーニングを使った画像認識、やってみたらうまくいきましたという話をよく目にするようになりました。 フレームワークの整備が進み、その上で動く個々のアルゴリズムの実装が公開され、中身の詳しいところまで立ち入らなくてもその高い性能を比較的簡単に利用できるようになってきたのです。これは素晴らしいことで、成熟したテクノロジーとはこうでなくてはいけません。 一方で「うまくいきました」っていうのはちと微妙な概念で、ざっくり感満載(笑)です。動作の確認程度ならいいのですが、パラメータを変更したり、学習データ数を増やしてうまく学習が進んでいるのか説明したいときなど、そのうまくいってる度をなんらかの形で数字にしたくなりますよね。 画像認識の汎用タスク(*)のうち、Classificationに対する評価は比較的簡単です。基本は各画像ごとに正解だったか不正解だったかをだせばいいわけです。(* Class
CNNの学習に最高の性能を示す最適化手法はどれか - 俺とプログラミング
Adam, AdaGrad, AdaDelta, RMSpropGraves, SGD, MomentumSGDなど数ある最適化手法の中で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)の学習には、どのOptimizerをつかうのが最も適しているのかということを実験しました。 最適化とは SGDとは MomentumSGDとは AdaGradとは AdaDeltaとは Adamとは RMSpropGravesとは NesterovAGとは 実験環境 実験結果 ソースコード 最適化とは 最適化 (Optimization) とは、関数などを最適な状態に近づけることをいいます。ディープラーニングにおける最適化とは、モデルの予測値と実際の値との誤差から、パラメータ（重み）を更新することです。その最適化手法は以下のように様々なものがあります。パラ
TernausNet: U-Net with VGG11 Encoder Pre-Trained on ImageNet for Image Segmentation
Pixel-wise image segmentation is demanding task in computer vision. Classical U-Net architectures composed of encoders and decoders are very popular for segmentation of medical images, satellite images etc. Typically, neural network initialized with weights from a network pre-trained on a large data set like ImageNet shows better performance than those trained from scratch on a small dataset. In s
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise
Deconvolution and Checkerboard Artifacts
When we look very closely at images generated by neural networks, we often see a strange checkerboard pattern of artifacts. It’s more obvious in some cases than others, but a large fraction of recent models exhibit this behavior. Mysteriously, the checkerboard pattern tends to be most prominent in images with strong colors. What’s going on? Do neural networks hate bright colors? The actual cause o
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Open Images 2019 - Instance Segmentation
How to calculate the mean IU score in image segmentation?
https://jp.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dot-com/company/events/webinar-cta/2459280_Basics_of_semantic_segmentation.pdf
EddyNet: A Deep Neural Network For Pixel-Wise Classification of Oceanic Eddies
Generalised Wasserstein Dice Score for Imbalanced Multi-class Segmentation using Holistic Convolutional Networks